Image Processing Toolbox

执行图像处理、分析和算法开发

 

Image Processing Toolbox™ 提供了一套全方位的参照标准算法和工作流程应用程序,用于进行图像处理、分析、可视化和算法开发。可进行图像分割、图像增强、降噪、几何变换、图像配准和三维图像处理。

利用 Image Processing Toolbox 应用程序,可自动完成常用图像处理流程。可采用交互方式分割图像数据,比较图像配准方法,对大型数据集进行批处理。利用可视化函数和应用程序,可以探查图像、三维物体以及视频,调节对比度,创建灰度图以及操作感兴趣区域 (ROI)。

可通过在多核处理器和 GPU 上运行算法来进行加速。许多工具箱函数支持实现桌面原型建立和嵌入式视觉系统部署的 C/C++ 代码生成。

开始:

研究与发现

使用应用程序和函数对采用多种数据类型的图像进行采集、可视化、分析和处理。

获取和导入数据

导入由各种设备生成的图像和视频。从帧采集设备、GigE Vision® 摄像机、DCAM 摄像机和其他设备获取实时图像和视频。

用于研究和发现的应用程序

每个应用程序均可实现MATLAB 代码自动生成,并能以编程方式捕获交互式步骤,这对于自动执行多图像工作流程有益。

图像预处理

使用自定义或预先定义的滤波器来增大信噪比并强化图像特征。

图像增强

通过修改图像的色度或亮度来增大信噪比并强化图像特征。 执行卷积和关联运算、消除噪声、调节对比度和动态范围重映射。  

形态学运算

增强对比度、去噪、薄化区域或对区域进行骨架提取。

图像去模糊 

校正由于光学离焦、图像捕获过程中的摄像机或物体移动、大气状况、曝光时间短和其他因素导致的模糊。 

三维图像处理工作流程

对三维物体进行可视化并执行完整的图像处理工作流程。

三维立体可视化

通过使用不同的可视化方法来探查数据的结构,从而探查三维立体。可将三维体积的像素强度映射到不透明度,突出显示体积内的特定区域。

三维处理

使用很多三维特定函数以及 ND 函数,实现三维数据的完整图像处理工作流程。

图像分析

从图像中提取有意义的信息,例如查找形状、对象计数、识别颜色或测量对象属性。

边缘检测

使用预置的算法来识别图像中的对象边界。此类算法包括 Sobel、Prewitt、Roberts、Canny 和拉普拉斯高斯算子等方法。

图像区域分析

计算图像中区域的属性,比如面积、形心和方向。使用图像区域分析应用程序,根据属性自动计数、排序和移除区域。

霍夫变换、统计函数和色度空间转换

查找线段、线端点和圆形。使用统计函数,您可以分析图像的特性。色度空间转换可以精确地表现颜色,而不受设备的影响。

图像分割

探索不同的图像分割方法,包括自动阈值法、基于边缘的方法和基于形态学的方法。

图像分割技法

确定图像中的区域边界并探索不同的图像分割方法。使用分割应用程序,以交互的方式探索这些技术。

形态学运算

使用分水岭分割,分离图像中的粘连对象。分水岭变换常应用于此问题。

图像配准

图像配准以实现定量分析或定性比较。

图像配准方法

使用基于光强的图像配准,该方法使用相对光强模式来自动配准图像。执行多模三维配准和非刚性配准,并通过创建突出显示未对准的合成图像,直观地检查结果。

加速和部署

使用 C/C++ 和 HDL 代码,在 PC 硬件、FPGA 和 ASIC 上运行图像处理算法,开发成像系统。

目标硬件

自动生成 C、C++ 和 HDL 代码。许多图像处理函数支持代码生成,使您能够在 PC 硬件、FPGA、ASIC 和嵌入式硬件上运行图像处理算法。

GPU 加速 

使用 GPU 和多核处理器,提高您的应用程序和模型性能。

最新功能

大图像

读取、显示、处理和管理无法放入内存的大图像

深度学习数据预处理

使用仿射变换、二维和三维裁剪以及其他图像处理运算,增强用于网络训练的图像

inpaintExemplar 函数

使用基于样本块的图像修补方法填充图像中的受损区域

DICOM 立体

从 DICOM 图像构建各向同性体

ROI 工具

创建十字准线;支持 UIAxes 和其他增强功能

关于这些功能和相应函数的详细信息,请参阅发行说明

使用 MATLAB 进行深度学习

只需要几行 MATLAB 代码就能构建深度学习模型,并不一定要成为专家。

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